[发明专利]基于边特征关系映射图神经网络模型的小样本图像分类方法在审
| 申请号： | 202110647643.5 | 申请日： | 2021-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN113392896A | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 汤春瑞;郝向宁;李想;李一兵;栾磊;张维思;张驰;贺平 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军空军通信士官学校 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 李猛 |
| 地址： | 116000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于边特征关系映射图神经网络模型的小样本图像分类方法，属于计算机视觉与图像分类领域，意图在仅存在少量标签样本的情况下有效地完成图像分类任务，要点是：设定图神经网络的总层数为L，并令当前层数l＝1；节点特征更新；边特征更新；令l＝l+1，如果l的值小于等于L，则重新回到步骤5，继续节点特征更新和边特征更新；如果l的值大于L，则结束图神经网络迭代过程；根据图神经网络迭代完成后的边特征状态，来构建相应的损失函数；根据计算出的损失值和设定的学习速率，对整个网络进行梯度的反向传播，更新网络参数得到神经网络模型，并基于所述模型进行小样本图像分类，效果是该方法能够有效提升传统网络在少量样本数据情况下的分类准确率，同时提升了网络的迁移性和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 关系 映射 神经网络 模型 样本 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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